Nossos Diferenciais
O que muda quando o sistema de recomendação é feito para o seu contexto
Não oferecemos configurações genéricas. Cada projeto parte dos dados reais do cliente e da realidade do mercado brasileiro.
← Página InicialVisão Geral
Vantagens de trabalhar com a Buriti AI
Desde a análise inicial até o acompanhamento pós-lançamento, estruturamos o trabalho para que o sistema entregue valor observável.
Trabalho com dados reais
Partimos do histórico de interações que você já possui — sem exigir volumes impossíveis ou reestruturações completas da base de dados.
Contexto brasileiro
Sazonalidades regionais, padrões de consumo locais e particularidades do mercado brasileiro são considerados na modelagem, não ignorados.
LGPD desde o início
Conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados integrada à arquitetura do sistema — não adicionada depois como correção.
Integração documentada
APIs documentadas com exemplos práticos que a equipe técnica do cliente consegue entender, usar e manter de forma independente.
Suporte pós-lançamento
A janela de calibração e acompanhamento está incluída em todas as soluções — porque os primeiros dias de uso revelam ajustes que nenhum modelo prevê.
Escalabilidade planejada
As arquiteturas são desenhadas para permitir evolução — da solução de entrada para sistemas mais complexos — sem reescrever tudo do zero.
Equipe com formação técnica aplicada
A Buriti AI é formada por profissionais com experiência direta em projetos de aprendizado de máquina para o setor privado brasileiro. Não é experiência acadêmica em abstrato — é vivência com dados reais, prazos reais e expectativas de negócio reais.
- Modelagem de sistemas de recomendação em produção
- Experiência com catálogos de e-commerce, streaming e SaaS
- Conhecimento de frameworks e bibliotecas de ML atuais
- Comunicação técnica clara com equipes não-especializadas
Perspectiva da equipe
"O maior desafio em projetos de recomendação não é o algoritmo — é entender o que o cliente realmente quer medir como resultado. Começamos sempre por essa conversa."
— Rafael Ferreira, Diretor Técnico
Abordagens utilizadas
Filtragem Colaborativa
Padrões de usuários semelhantes para sugerir itens relevantes
Baseado em Conteúdo
Características dos itens para recomendar similares
Contextual
Sinais de contexto (horário, dispositivo, sessão) incorporados
Ensemble
Combinação de múltiplas estratégias com ponderação adaptativa
Tecnologia adequada ao problema, não ao modismo
Selecionamos a abordagem técnica com base no seu volume de dados, na estrutura do catálogo e no comportamento observado — não na técnica mais falada do momento. Às vezes a solução mais simples é a mais robusta.
- Avaliação da abordagem mais adequada ao seu cenário
- Modelos testados com seus dados, não com dados de benchmark
- Documentação técnica que permite manutenção interna
Preços alinhados ao mercado brasileiro
Nossas soluções foram desenhadas para ser acessíveis a empresas brasileiras de médio porte — não apenas para grandes corporações com orçamentos ilimitados. O valor inclui todo o trabalho do projeto, sem surpresas.
R$ 730
Catálogo Pequeno
R$ 3.100
Multi-Estratégia
R$ 5.400
Empresarial
O que está incluído
- Análise exploratória dos dados disponíveis
- Seleção e desenvolvimento do modelo adequado
- Integração via API documentada
- Período de calibração pós-lançamento
- Canal de comunicação ativo durante o suporte
- Relatórios de desempenho (planos maiores)
- Conformidade com a LGPD em toda a arquitetura
Comparativo
Nossa abordagem frente às alternativas
Uma comparação direta com o que normalmente se encontra no mercado ao buscar soluções de recomendação com IA.
| Característica | Fornecedores típicos | Buriti AI |
|---|---|---|
| Adaptação ao contexto brasileiro | ||
| Conformidade com a LGPD desde a arquitetura | ||
| Funciona com catálogos de pequeno porte | ||
| Calibração incluída pós-lançamento | ||
| API documentada para integração própria | Em alguns casos | |
| Preços em reais, sem variação cambial | ||
| Comunicação em português durante todo o projeto |
Diferenciais
O que você não encontra em outros lugares
Metodologia de crescimento progressivo
Projetos desenhados para evoluir junto com o negócio. Começar com o motor básico e migrar para o sistema multi-estratégia é um caminho planejado, não uma ruptura.
Ensemble adaptativo ao perfil de uso
Nos projetos multi-estratégia, os pesos das abordagens são ajustados com base nos padrões reais observados — não fixados no início e esquecidos.
Interlocução técnica direta
Você fala diretamente com quem está construindo o sistema — sem camadas de gerenciamento entre a sua dúvida e a pessoa que tem a resposta.
Entrega que o cliente consegue usar
API documentada, código comentado e guia de integração são parte da entrega — não extras cobrados à parte. A intenção é que sua equipe seja capaz de operar o sistema de forma independente.
Trajetória
Marcos da nossa atuação
40+
Projetos de recomendação entregues
4
Anos de atuação no mercado brasileiro
92%
Clientes que renovam o engajamento
100%
Projetos com conformidade à LGPD
Certificação em ML — ABComp 2024
Reconhecimento da equipe técnica em modelagem para sistemas de recomendação, concedido pela Associação Brasileira de Computação.
Menção em AI Innovation — Fórum CNPQ 2024
Metodologia de personalização contextual para catálogos brasileiros apresentada no Fórum Nacional de Pesquisa em Computação.
Parceria técnica — Startup Cerrado Hub 2025
Parceria com ecossistema de startups da região Centro-Oeste para acesso a dados de benchmark e colaboração em pesquisa aplicada.
Essas vantagens fazem sentido para o seu projeto?
Apresente o contexto da sua empresa e retornamos com uma avaliação inicial sobre qual abordagem seria mais adequada.
Solicitar Avaliação